五河女山井水温曲线异常分析

水温观测是一种重要的前兆观测手段,在日常工作中每天的观测数据要进行预处理和分析,在数据预处理和分析过程中经常会遇到数据曲线异常的情况,这就要求台站的观测人员对仪器、观测环境、干扰情况等进行排查,找出原因,该文通过对五河女山井水温数据曲线的异常分析,为国内有相同观测手段的台站数据异常核实排查提供帮助。     

蒙城地震台地磁观测受高压直流输电干扰的分析

随着越来越多的电网高压线路的投入运行,对地磁观测造成了较大范围的干扰,这种干扰需要通过预处理进行解决。该文根据地震地磁观测的主要任务和基本原理,结合蒙城地震台的观测数据,从台站提供的地磁干扰资料着手,研究由于直流线路影响地磁观测数据的特点。通过对安徽蒙城地震台的地磁观测(GM4磁通门磁力仪)的高压直流输电的干扰的动态特征进行分析,同时,介绍了对高压直流干扰的预处理的一般方法。     

马陵山台地磁观测典型干扰特征分析及应对措施

通过对近几年马陵山台地磁观测三套仪器(M15、GM4、FHD)受干扰的原始数据的研究分析,总结马陵山地震台地磁观测典型干扰主要有以下几种:磁暴干扰、雷电干扰、台站自有地电观测手段对地磁数据的干扰、观测室空气湿度对不同地磁仪器产生的干扰、台站改造大型金属车辆靠近地磁观测室造成的干扰。经过对比分析,提出解决方法和应对措施,为今后提高观测质量、更加精确地进行数据预处理提供参考和借鉴。     

顾及起始数据误差和系统误差影响的动态平差模型

变形监测中所得到的观测数据,可能同时含有随机误差和系统误差,因此处理这类观测数据时,顾及这种误差的影响是必要的。同时监测网中起始数据也含有误差,因此,也需顾及这种误差的影响。为此,本文讨论并提出了处理观测数据时同时顾及这两类误差影响的动态平差模型。并就它对移动参数影响作了分析。     

基于最小二乘优化的高精度参数估计研究

研究了捕食者-被捕食者模型在不同观测误差条件下的非线性微分方程组参数估计问题.首先利用差分方法进行离散化,得到一个超定的线性方程组,进行最小二乘拟合优化;其次,考虑观测资料有误差而时间变量无误差的情况,通过利用周期取平均的方法,从而降低了数据的误差;最后针对时间变量也会有误差情况,对每个观测时刻的数据进行归整处理来降低时间上的观测误差,最后利用最小二乘拟合得到最优的参数值.     

嘉山台大地电场在数据跟踪分析中常见问题探讨

大地电场观测是地震前兆观测方法之一,由于其观测物理量所受到的干扰因素较多,通过对嘉山地震台大地电场数据跟踪分析中的典型变化形态进行识别分析,有效剔除干扰,从而为提取地震前兆信息,分析和运用地电场资料进行地震预报提供可靠依据,也为有相同观测手段的台站在数据跟踪分析中提供参考实例,对异常核实中排查地震前兆异常有一定的参考价值。     

基于MDOS的重庆市2015年气象观测数据质量分析

实时与历史结合的气象资料业务系统（MDOS）的运行实施,完善了气象资料质量控制体系,调整了气象资料业务布局和流程.本文利用2015年重庆市35个国家台站、1 914个区域自动站的气象常规观测小时数据,按台站划分、观测要素分类,以可用率、可疑率、错误率、缺测率等为指标,基于MDOS对数据进行评估与统计分析.结果表明,重庆市2015年国家站自动观测资料的可用率平均可达99.56%,平均缺测率为0.44%,平均可疑率、平均错误率均在0.01%以下;区域站自动观测资料可用率平均为67.82%,平均缺测率为32.12%,平均错误率为0.06%,平均可疑率为0.01%以下.据此,本研究总结了影响气象要素可用率的主要因素.     

数据处理中一般二阶园滑公式的讨论

前言在物化探以及其他一些领域的数据处理工作中,经常要先对那些包含有各种观测误差和随机干扰的原始数据进行必要的修均处理(或称曲线园滑处理)即消除和抑制某一类局部的、无规律的、呈高频振荡形式的随机干扰,而突出较光滑的背景值。并在力求数据曲线园滑的同时,又不致歪曲数据曲线本来的面目和固有特征,以便于使用由这些数     

常州市自动站故障处理心得交流

随着气象现代化建设不断推进,综合观测能力建设不断加强,建设的无人值守自动站越来越多,台站由原来的数据采集传输逐渐向数据质量控制转变,仪器的保障能力更加重要,对仪器保障人员的能力和素质有了新的要求,作为台站仪器保障人员也迫切需要提高故障分析和维修能力。该文介绍了维修本站自动站和本地区域自动站遇到的故障和处理情况,分析自动站仪器发生故障的主要原因,提出针对措施。在故障处理时应该能迅速找到故障原因,及时修理,保证数据上传的完整性和有效性。同时也应该加强对自动站的日常维护。     

小波阈值去噪与岭估计在飞机磁补偿中的应用

针对飞机干扰磁场模型求解时均方误差较大的问题,提出小波阈值去噪结合岭估计(WTRE)的模型参数求解方法.首先采用小波阈值去噪对观测数据进行预处理,降低测量噪声对模型求解的影响;然后利用岭估计求解干扰磁场模型系数,岭参数的选取采用L曲线法.参数估计仿真实验的结果表明,WTRE的均方误差明显小于LS估计和岭估计,特别是在低信噪比情况下对岭估计的改进更加明显.飞机磁补偿仿真实验的结果表明,采用WTRE所求系数补偿后的信噪比最高,在飞机磁补偿中与其它方法相比具有明显的优越性.     

非线性灰色-时序组合模型在隧道变形监测中的应用研究

隧道变形监测时由于受外界因素或系统因素的干扰,所获得的观测数据往往会含有误差或粗差,必须在建模之前对观测数据进行预处理。选用格拉布斯准则对观测数据进行粗差检验,可以有效地避免粗差对模型预测精度的干扰进而提高模型的预测精度,且将灰色时序组合模型用于隧道变形监测分析预报中,并与单一的GM(1,1)模型和时间序列模型的预测精度作对比,结果表明:组合模型在隧道变形预测分析预报中有较高的精度。     

浅谈小波分析法在GPS基线解算中的应用

基线是同步单测站构成,单测站的数据优劣决定基线的计算精度,尤其是在环境不理想时实施观测作业。本文就如何改善基线的精度,探讨单测站的GPS数据预处理方法,即采用小波分析策略,预处理实测基线数据,提高对基线解算质量,特别是当基线比较长时,两测站的相关性降低,采用单测站数据预处理的方法优化长基线解算质量。该方法对提高GPS解算的精度、缩短GPS观测时间、降低GPS观测环境的要求以及降低观测成本具有现实意义,有利于促进GPS更广泛的应用。     

地面气象要素异常数据处理——以国家观测一般站为例

针对台站地面综合观测业务软件中的气象要素异常数据,结合福州市长乐站多年来实践中的处理情况,总结各要素(气温、气压、风、能见度、降水、地温)分钟数据、日数据疑误处理措施,以期为类似台站提供经验借鉴。     

哈密—郑州高直流输电对地磁场观测的影响分析

哈-郑高压直流输电影响沿途经过的13个地磁台的观测,对地磁观测的影响尤为突出,通过分析线路周边所有地磁台观测资料,结合多台对比的方法发现,高压直流输电主要对地磁场观测中的Z分量和F分量影响较大,在线路两侧的地磁场数据干扰形态相反,干扰幅度与距离高压输电线的远近成反比,其干扰时段具有一致性。在换流站附近的地磁场会形成接地极和线路磁场相互叠加,影响到地磁场各要素都会有复杂的干扰变化。由于地磁场具有区域相同的特性,高压直流输电对地磁场观测过程中的干扰数据,可以通过多台资料差值对比分析来进行准确的预处理。     

降水现象仪数据分析及订正算法研究

选取福建省69个台站2020年5—7月的降水现象仪数据及图谱数据进行统计分析,在强降水发生过程中,福建省54个台站出现381分钟误判冰雹,误判率高达7.3%,严重影响降水天气现象自动化观测。通过分析降水现象仪大量图谱数据,并结合台站人工观测冰雹天气现象具体发生情况,设计出一套冰雹质控算法,并在业务台站中实际应用,能有效降低97.6%冰雹误判,提高降水现象仪观测数据的准确性。该修正算法还需要进一步优化,特别是大田连续出现23分钟冰雹误判,因此需要研究雨滴降落过程碰撞、凝结和破碎的综合作用所带来的测量误差,对降水粒子测量速度进行等效修正和数据拟合,进一步完善质控算法,尽可能降低误判冰雹发生。     

Matlab在软测量技术的数据预处理中的应用

现场数据的预处理在软测量技术中有着非常重要的作用。但由于现场数据包含各种干扰样本,且数量众多,运用手工处理这些数据十分困难,甚至无法完成。可应用Matlab软件来处理数据中的过失误差和随机误差,使处理过程更加简便。     

采用MapReduce模型的甚长基线干涉测量并行处理方法

针对传统甚长基线干涉测量(very long baseline interferometry,VLBI)并行处理方法存在逻辑复杂、数据存储和计算扩展性较差等缺点,基于MapReduce模型设计了一种VLBI观测数据相关的并行处理方法。该方法采用模型周期作为数据并行处理基本单元,构建数据关联算法分割观测数据使各台站同一模型周期数据对齐到同一波前,设计实现数据相关计算的Map过程,使用Reduce对各模型周期结果进行综合处理以得到最终结果。实验结果表明:该方法在积分周期包含的模型周期数量大于节点CPU核数时性能比传统方式低25%左右,在积分周期包含的模型周期数量小于节点CPU核数时通常能提供更高的计算效率,并且能简化VLBI并行相关处理的复杂度,具有更好的数据存储和计算可扩展性。     

钻孔应变观测数据的分形特征研究

形变观测数据是地震监测预报和地球科学研究重要数据源,其中环境干扰排除、地震震例等异常数据的检测是形变观测数据推广应用的关键内容。本文针对形变观测数据中的钻孔应变观测数据,通过计算绘制功率谱图,研究其Hurst指数与盒维数分形特征,实现对观测数据中地震事件等异常数据的检测。实验结果表明钻孔应变观测数据符合1/f分布,其具有长时间记忆的分形特征,Hurst指数与分形盒维数变化都凸显出了地震等异常数据。随着信噪比的下降,钻孔应变观测数据的Hurst指数呈现下降的趋势,其盒维数呈现增加的趋势,进一步证实了Hurst指数与分形盒维数之和为2的关系,而它们的变化较大,表明具有较弱的抗噪能力。本文的研究结果可为地震研究提供理论基础。     

基于Hurst指数与盒维数的钻孔应变数据变化特征分析

形变观测数据是地震监测预报和地球科学研究的重要数据源,其中环境干扰排除、地震震例等异常数据的检测是形变观测数据推广应用的关键内容。针对形变观测数据中的钻孔应变观测数据,通过计算绘制功率谱图,研究其Hurst指数与盒维数分形特征,实现对观测数据中地震事件等异常数据的检测。实验结果表明钻孔应变观测数据符合1/f分布,其具有长时间记忆的分形特征,Hurst指数与分形盒维数变化都凸显出了地震等异常数据。随着信噪比的下降,钻孔应变观测数据的Hurst指数呈现下降的趋势,其盒维数呈现增加的趋势,进一步证实了Hurst指数与分形盒维数之和为2的关系,而它们的变化较大,表明具有较弱的抗噪能力。此研究结果可为地震研究提供理论基础。     

时间序列在变形监测中的应用

详细介绍了时间序列的基本原理以及时间序列建模中的数据预处理、模型选择、模型定阶、模型参数的确定及模型的可靠性等建模步骤,并给出了时间序列的预报公式.最后用时间序列分析处理了某市的某-边坡沉降观测数据.通过对结果的分析,得出时间序列分析用于简单的时序预测具有较好的效果,9期预测误差的绝对值均小于0.18 mm.其建模过程...